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reduce任务数设置
zzg22936
2012-04-25 08:48:16
我的Map/Reduce程序中 setNumReduceTask(k)中,k值不一样,导致运行结果不一致,这是什么原因呢:
PS:我的Mapper中setup()函数中有个读取分布式路径(用于存放一个map/reduce job的运算结果(这个路径下的reduce结果数目=k))的程序。
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reduce任务数设置
我的Map/Reduce程序中 setNumReduceTask(k)中,k值不一样,导致运行结果不一致,这是什么原因呢: PS:我的Mapper中setup()函数中有个读取分布式路径(用于存放一个map/reduce job的运算结果(这个路径下的reduce结果数目=k))的程序。
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Hive 作业中
Reduce
个
数
设置
多少合适呢?
在上一篇文章《Hive 作业产生的map
数
越多越好还是越少越好?中介绍了map个
数
设置
多少合适的问题,那么
Reduce
个
数
设置
多少合适呢?今天就给小伙伴们聊一下
Reduce
个
数
设置
方法以及
设置
多少合适的原则!
reduce
个
数
并不是越多越好,也不是越少越好!导致过多的启动和初始化操作,消耗时间和资源有多少个
reduce
,就会产生多少个输出文件,如果生成了很多小文件并且作为下一个job的输入,则会出现小文件过多问题。会导致
任务
执行效率低下,增加耗时和资源!
hadoop中map和
reduce
的
数
量
设置
问题
map和
reduce
是hadoop的核心功能,hadoop正是通过多个map和
reduce
的并行运行来实现
任务
的分布式并行计算, 从这个观点来看,如果将map和
reduce
的
数
量
设置
为1,那么用户的
任务
就没有并行执行, 但是map和
reduce
的
数
量也不能过多,
数
量过多虽然可以提高
任务
并行度, 但是太多的map和
reduce
也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任
数
仓工具—Hive进阶之优化
reduce
任务
数
量(10)
优化
reduce
任务
数
量 前面我们介绍过了,如何控制map 的
数
量,以及为什么要控制map 的
数
量,具体可以参考前面的文章,Hive进阶之优化map
任务
数
量,最终我们得到了一个结论,那就是使大
数
据量利用合适的map
数
;使单个map
任务
处理合适的
数
据量,这个就可以作为我们调节map
任务
数
的原则。 今天我们看一下如何优化
reduce
任务
数
量 为什么要控制
reduce
数
量 其实为什么要控制
reduce
数
量和为什么要控制map
数
量是一样的,
reduce
数
量太少,每个
reduce
r 处理的
数
据太多就
spark运行时
reduce
端
任务
数
Tasks
数
决定因素 在Spark 中 我们知道会将一个
任务
划分为多个stage ,划分stage的依据就是是否为宽依赖(存在shuffle),每个stage 的并行度取决于一个stage 最后一个算子,因为一个
任务
的调用是从最后一个算子向前执行的.所以一个
任务
的task
数
主要看一个stage最后的一个rdd的分区
数
。 这里主要用一个列子说明计算过程分区
数
是怎么确定的: rdd.map(…).
reduce
ByKey(…).collect() 根据上面这段逻辑可以知道 map 中主要返回的是一个mapPar
Map和
Reduce
任务
的优化
编程总是围绕着两个问题:“如何完成这个
任务
”和“如何能让程序运行得更快” 因此,相对应的Map
Reduce
计算模型的优化也就集中在两个方面:一是计算性能方面的优化;二是I/O操作方面的优化 1、
任务
调度 两个方面的优化:一是计算方面:Hadoop总会先将
任务
分配给空闲的机器,使所有的
任务
能公平地分享系统资源;二是I/O方面:Hadoop会尽量将map
任务
分配给InputSplit所在的机器,...
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